机器学习基础算法——朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化,即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重,也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果,但是在实际的应用场景中,极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。

算法原理:朴素贝叶斯分类(NBC)是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法,先通过已给定的训练集,以特征词之间独立作为前提假设,学习从输入到输出的联合概率分布,再基于学习到的模型,输入X求出使得后验概率最大的输出Y。

代码实现:

def naviebayes():
    """
    朴素贝叶斯进行文本分类
    :return: None
    """
    news = fetch_20newsgroups(subset='all')

    # 进行数据分割
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)

    # 对数据集进行特征抽取
    tf = TfidfVectorizer()

    # 以训练集当中的词的列表进行每篇文章重要性统计['a','b','c','d']
    x_train = tf.fit_transform(x_train)

    print(tf.get_feature_names())

    x_test = tf.transform(x_test)

    # 进行朴素贝叶斯算法的预测
    mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)

    print(x_train.toarray())

    mlt.fit(x_train, y_train)

    y_predict = mlt.predict(x_test)

    print("预测的文章类别为:", y_predict)

    # 得出准确率
    print("准确率为:", mlt.score(x_test, y_test))

    print("每个类别的精确率和召回率:", classification_report(y_test, y_predict, target_names=news.target_names))

    return None

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